In [ ]:
#1. Visualize Training/Validation Metrics
from IPython.display import Image as IPyImage, display
results_img_path = '/content/yolov5/runs/train/vehicle_yolov5s/results.png'
display(IPyImage(filename=results_img_path))
import os
# Define the parent directory
parent_dir = 'autonomous_driving'
# Define the child directories to create
dirs = [
f'{parent_dir}/data/images',
f'{parent_dir}/data/labels',
f'{parent_dir}/models',
f'{parent_dir}/outputs',
f'{parent_dir}/notebooks'
]
# Create the directories
for d in dirs:
os.makedirs(d, exist_ok=True)
print("Directory structure created successfully.")
Directory structure created successfully.
import zipfile
zip_path = f'{parent_dir}/data/Images.zip'
extract_path = f'{parent_dir}/data/images/'
# Unzip Images.zip into the images folder
with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
zip_ref.extractall(extract_path)
print("Images unzipped successfully.")
Images unzipped successfully.
import os
# Paths for splits
splits = ['train', 'val', 'test']
base_data_dir = 'autonomous_driving/data'
for split in splits:
os.makedirs(f'{base_data_dir}/images/{split}', exist_ok=True)
os.makedirs(f'{base_data_dir}/labels/{split}', exist_ok=True)
print("YOLOv5 directory structure created.")
YOLOv5 directory structure created.
#2. Load and Inspect Labels
import pandas as pd
# Load the CSV
labels_path = 'autonomous_driving/data/labels/labels.csv'
df = pd.read_csv(labels_path)
# Display shape and first few rows
print("Shape:", df.shape)
display(df.head())
# Show column names
print("Columns:", df.columns.tolist())
# Check for missing values
print("Missing values per column:\n", df.isnull().sum())
# Check for duplicate rows
print("Duplicate rows:", df.duplicated().sum())
Shape: (351548, 6)
| 00000000 | pickup_truck | 213 | 34 | 255 | 50 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | car | 194 | 78 | 273 | 122 |
| 1 | 0 | car | 155 | 27 | 183 | 35 |
| 2 | 0 | articulated_truck | 43 | 25 | 109 | 55 |
| 3 | 0 | car | 106 | 32 | 124 | 45 |
| 4 | 1 | bus | 205 | 155 | 568 | 314 |
Columns: ['00000000', 'pickup_truck', '213', '34', '255', '50'] Missing values per column: 00000000 0 pickup_truck 0 213 0 34 0 255 0 50 0 dtype: int64 Duplicate rows: 0
#3. Match Images and Labels
#This checks for images in images/ that are missing labels, and labels that reference missing images:
#A. Check image extensions
import os
image_dir = '/content/autonomous_driving/data/images/Images'
all_files = os.listdir(image_dir)
image_exts = set(os.path.splitext(f)[1].lower() for f in all_files)
print("Image file extensions found:", image_exts)
Image file extensions found: {'.jpg'}
#B. Build Full Image Filenames for Matching
# Pick one extension ('.jpg')
img_ext = '.jpg' # Update if you have different/unique extension
df = pd.read_csv('/content/autonomous_driving/data/labels/labels.csv', header=None)
df.columns = ['filename', 'class', 'xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']
df['full_filename'] = df['filename'].astype(str) + img_ext
# List of all images in folder
all_images = set(os.listdir(image_dir))
# Images referenced in labels.csv
csv_images = set(df['full_filename'].values)
missing_labels = all_images - csv_images
missing_images = csv_images - all_images
print("Images without labels:", missing_labels)
print("Labels without images:", missing_images)
Images without labels: {'00005635.jpg', '00005374.jpg', '00000118.jpg', '00004606.jpg', '00004418.jpg', '00002435.jpg', '00000880.jpg', '00000717.jpg', '00002864.jpg', '00003121.jpg', '00002947.jpg', '00001250.jpg', '00000282.jpg', '00001300.jpg', '00003269.jpg', '00005559.jpg', '00001676.jpg', '00002195.jpg', '00001701.jpg', '00000214.jpg', '00005124.jpg', '00005513.jpg', '00002256.jpg', '00002592.jpg', '00003749.jpg', '00004694.jpg', '00003659.jpg', '00005364.jpg', '00003397.jpg', '00003157.jpg', '00003480.jpg', '00003596.jpg', '00005112.jpg', '00003713.jpg', '00000003.jpg', '00004228.jpg', '00001917.jpg', '00000546.jpg', '00004464.jpg', '00004818.jpg', '00004133.jpg', '00002717.jpg', '00002794.jpg', '00003986.jpg', '00001991.jpg', '00004423.jpg', '00004234.jpg', '00002738.jpg', '00001578.jpg', '00000377.jpg', '00001263.jpg', '00005191.jpg', '00000034.jpg', '00000607.jpg', '00002431.jpg', '00000307.jpg', '00005115.jpg', '00005401.jpg', '00000618.jpg', '00000514.jpg', '00003415.jpg', '00005242.jpg', '00000937.jpg', '00005589.jpg', '00005495.jpg', '00004576.jpg', '00003766.jpg', '00001009.jpg', '00004483.jpg', '00000535.jpg', '00001919.jpg', '00002955.jpg', '00001293.jpg', '00002889.jpg', '00000821.jpg', '00003968.jpg', '00002661.jpg', '00001198.jpg', '00000397.jpg', '00002690.jpg', '00004263.jpg', '00000840.jpg', '00003300.jpg', '00002382.jpg', '00002758.jpg', '00002182.jpg', '00005199.jpg', '00002499.jpg', '00003780.jpg', '00001271.jpg', '00000959.jpg', '00003037.jpg', '00000572.jpg', '00003213.jpg', '00000526.jpg', '00003589.jpg', '00001384.jpg', '00004269.jpg', '00001975.jpg', '00003633.jpg', '00001450.jpg', '00000724.jpg', '00004377.jpg', '00000460.jpg', '00003367.jpg', '00000383.jpg', '00003094.jpg', '00002740.jpg', '00001404.jpg', '00000297.jpg', '00004997.jpg', '00005388.jpg', '00003840.jpg', '00004797.jpg', '00004333.jpg', '00002780.jpg', '00004011.jpg', '00003054.jpg', '00002841.jpg', '00002420.jpg', '00004492.jpg', '00000833.jpg', '00000679.jpg', 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'41336.jpg', '44711.jpg', '33804.jpg', '66735.jpg', '27850.jpg', '77677.jpg', '39623.jpg', '84262.jpg', '50110.jpg', '87027.jpg', '6289.jpg', '32349.jpg', '83534.jpg', '110385.jpg', '83116.jpg', '77315.jpg', '6479.jpg', '45507.jpg', '2381.jpg', '51432.jpg', '95054.jpg', '28582.jpg', '54271.jpg', '4968.jpg', '41687.jpg', '68422.jpg', '21002.jpg', '17791.jpg', '102729.jpg', '3859.jpg', '43617.jpg', '48217.jpg', '52927.jpg', '78651.jpg', '32167.jpg', '104858.jpg', '93564.jpg', '74820.jpg', '96024.jpg', '8434.jpg', '62642.jpg', '97623.jpg', '109705.jpg', '27992.jpg', '60778.jpg', '104078.jpg', '17643.jpg', '92770.jpg', '44239.jpg', '68520.jpg', '91159.jpg', '36597.jpg', '51345.jpg', '78444.jpg', '88172.jpg', '33900.jpg', '76845.jpg', '2942.jpg', '1190.jpg', '28118.jpg', '77478.jpg', '5258.jpg', '89793.jpg', '69002.jpg', '17537.jpg', '34502.jpg', '73380.jpg', '25827.jpg', '90834.jpg', '105159.jpg', '93541.jpg', '34443.jpg', '85988.jpg', '78412.jpg', '14679.jpg', '17241.jpg', '96296.jpg', '58525.jpg', '18790.jpg', '22471.jpg', '38651.jpg', '47686.jpg', '22433.jpg', '53431.jpg', '70536.jpg', '26760.jpg', '95638.jpg', '12812.jpg', '16064.jpg', '107950.jpg', '58000.jpg', '47315.jpg', '108897.jpg', '11974.jpg', '26355.jpg', '70288.jpg', '107352.jpg', '5099.jpg', '54925.jpg', '55501.jpg', '37331.jpg', '45450.jpg', '63085.jpg', '62785.jpg', '2582.jpg', '17087.jpg', '36834.jpg', '24380.jpg', '28267.jpg', '92354.jpg', '8432.jpg', '104620.jpg', '10660.jpg', '32014.jpg', '36058.jpg', '104114.jpg', '2653.jpg', '59386.jpg', '86422.jpg', '27042.jpg', '100748.jpg', '6905.jpg', '14380.jpg', '35198.jpg', '3416.jpg', '19172.jpg', '72404.jpg', '33246.jpg', '31908.jpg', '73624.jpg', '107284.jpg', '70767.jpg', '76107.jpg', '13071.jpg', '99565.jpg', '63243.jpg', '49799.jpg', '60899.jpg', '88767.jpg', '107717.jpg', '105527.jpg', '13796.jpg', '68066.jpg', '62066.jpg', '83224.jpg', '18597.jpg', '62724.jpg', '102166.jpg', '17506.jpg', '12301.jpg', '78851.jpg', '13146.jpg', '53153.jpg', '29396.jpg', '88401.jpg', '23780.jpg', '28121.jpg', '63946.jpg', '40180.jpg', '44141.jpg', '61589.jpg', '29997.jpg', '57128.jpg', '2650.jpg', '34688.jpg', '104202.jpg', '110464.jpg', '46987.jpg', '45148.jpg', '19112.jpg', '94366.jpg', '50728.jpg', '72228.jpg', '52862.jpg', '104223.jpg', '61706.jpg', '53865.jpg', '70977.jpg', '36463.jpg', '10087.jpg', '1363.jpg', '32765.jpg', '98101.jpg', '4900.jpg', '3863.jpg', '9343.jpg', '79819.jpg', '92148.jpg', '8056.jpg', '9645.jpg', '85070.jpg', '25284.jpg', '60377.jpg', '90056.jpg', '36798.jpg', '99761.jpg', '103469.jpg', '17594.jpg', '8561.jpg', '9280.jpg', '46729.jpg', '47629.jpg', '90922.jpg', '36458.jpg', '89260.jpg', '107764.jpg', '29437.jpg', '39066.jpg', '41016.jpg', '102851.jpg', '11913.jpg', '13883.jpg', '104423.jpg', '6393.jpg', '19606.jpg', '94550.jpg', '60920.jpg', '107329.jpg', '70907.jpg', '99217.jpg', '12439.jpg', '103478.jpg', '98735.jpg', '69856.jpg', '74675.jpg', '86867.jpg', '21519.jpg', '3484.jpg', '36625.jpg', '96950.jpg', '56597.jpg', '26843.jpg', '77218.jpg', '77058.jpg', '80268.jpg', '35976.jpg', '26968.jpg', '82344.jpg', '89361.jpg', '48920.jpg', '94280.jpg', '23639.jpg', '95719.jpg', '97640.jpg', '74509.jpg', '26485.jpg', '50877.jpg', '70038.jpg', '57181.jpg', '87368.jpg', '16069.jpg', '20143.jpg', '47061.jpg', '21104.jpg', '50312.jpg', '5956.jpg', '54559.jpg', '80161.jpg', '11962.jpg', '49163.jpg', '100679.jpg', '37332.jpg', '99053.jpg', '89355.jpg', '27835.jpg', '60489.jpg', '93976.jpg', '32390.jpg', '1385.jpg', '97209.jpg', '16664.jpg', '78479.jpg', '8040.jpg', '82373.jpg', '30145.jpg', '56862.jpg', '45235.jpg', '16411.jpg', '90097.jpg', '93247.jpg', '63751.jpg', '103388.jpg', '63783.jpg', '26232.jpg', '17440.jpg', '78594.jpg', '36373.jpg', '98972.jpg', '30403.jpg', '2254.jpg', '43008.jpg', '70400.jpg', '23597.jpg', '9268.jpg', '79798.jpg', '67101.jpg', '45764.jpg', '17729.jpg', '102877.jpg', '108157.jpg', '20772.jpg', '10618.jpg', '34480.jpg', '12240.jpg', '95974.jpg', '87096.jpg', '83206.jpg', '21854.jpg', '62899.jpg', '43224.jpg', '48240.jpg', '84213.jpg', '95364.jpg', '18208.jpg', '35434.jpg', '65277.jpg', '102013.jpg', '76355.jpg', '1603.jpg', '33003.jpg', '27097.jpg', '40562.jpg', '56374.jpg', '32808.jpg', '106231.jpg', '67.jpg', '17054.jpg', '27223.jpg', '41235.jpg', '34411.jpg', '24813.jpg', '109146.jpg', '73642.jpg', '95102.jpg', '108690.jpg', '92129.jpg', '66497.jpg', '3383.jpg', '37198.jpg', '28227.jpg', '70792.jpg', '1008.jpg', '37111.jpg', '5318.jpg', '80263.jpg', '87162.jpg', '61707.jpg', '36507.jpg', '38393.jpg', '83713.jpg', '24054.jpg', '63436.jpg', '84954.jpg', '33737.jpg', '55527.jpg', '89311.jpg', '109689.jpg', '45578.jpg', '78159.jpg', '32499.jpg', '84328.jpg', '61551.jpg', '71253.jpg', '53309.jpg', '94791.jpg', '49660.jpg', '84134.jpg', '92645.jpg', '21049.jpg', '26808.jpg', '103460.jpg', '39260.jpg', '39656.jpg', '10656.jpg', '63334.jpg', '67778.jpg', '48622.jpg', '21934.jpg', '101600.jpg', '23020.jpg', '89391.jpg', '17502.jpg', '5766.jpg', '11885.jpg', '60499.jpg', '54309.jpg', '76690.jpg', '14309.jpg', '21979.jpg', '6737.jpg', '19540.jpg', '58945.jpg', '86134.jpg', '93358.jpg'}
Processing images: 100%|██████████| 110000/110000 [00:02<00:00, 42608.49it/s]
Conversion to YOLO format completed! YOLO label files saved in: /content/autonomous_driving/data/labels/yolo_labels
#B. Build Full Image Filenames for Matching
# Pick one extension ('.jpg')
import os
import pandas as pd
from PIL import Image
from tqdm import tqdm
image_dir = '/content/autonomous_driving/data/images/Images'
labels_csv_path = '/content/autonomous_driving/data/labels/labels.csv'
output_label_dir = '/content/autonomous_driving/data/labels/yolo_labels'
os.makedirs(output_label_dir, exist_ok=True)
# Load CSV and map columns
df = pd.read_csv(labels_csv_path, header=None)
df.columns = ['filename', 'class', 'xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']
# Zero-pad the filename to 8 digits
df['full_filename'] = df['filename'].apply(lambda x: f"{int(x):08d}.jpg")
# Class mapping
class_names = sorted(df['class'].unique())
class_to_id = {cls: i for i, cls in enumerate(class_names)}
print("Class mapping:", class_to_id)
# Only keep rows where image file exists
existing_images = set(os.listdir(image_dir))
df = df[df['full_filename'].isin(existing_images)]
print(f"Labels referencing existing images: {df.shape[0]}")
# Group all labels for a given image
grouped = df.groupby('full_filename')
missing_img_count = 0
for img_name, group in tqdm(grouped, desc='Converting labels'):
img_path = os.path.join(image_dir, img_name)
if not os.path.isfile(img_path):
missing_img_count += 1
continue
# Get image size
with Image.open(img_path) as im:
w, h = im.size
label_lines = []
for _, row in group.iterrows():
class_id = class_to_id[row['class']]
xmin, ymin, xmax, ymax = int(row['xmin']), int(row['ymin']), int(row['xmax']), int(row['ymax'])
x_center = ((xmin + xmax) / 2) / w
y_center = ((ymin + ymax) / 2) / h
width = (xmax - xmin) / w
height = (ymax - ymin) / h
label_line = f"{class_id} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {width:.6f} {height:.6f}"
label_lines.append(label_line)
# Write YOLO label file
txt_name = os.path.splitext(img_name)[0] + '.txt'
with open(os.path.join(output_label_dir, txt_name), 'w') as f:
f.write('\n'.join(label_lines))
print("Conversion complete.")
print(f"Missing images during conversion: {missing_img_count}")
print(f"Total YOLO label files created: {len(os.listdir(output_label_dir))}")
Class mapping: {'articulated_truck': 0, 'bicycle': 1, 'bus': 2, 'car': 3, 'motorcycle': 4, 'motorized_vehicle': 5, 'non-motorized_vehicle': 6, 'pedestrian': 7, 'pickup_truck': 8, 'single_unit_truck': 9, 'work_van': 10}
Labels referencing existing images: 17967
Converting labels: 100%|██████████| 5626/5626 [00:03<00:00, 1525.55it/s]
Conversion complete. Missing images during conversion: 0 Total YOLO label files created: 5626
#Validate Data/Labels
import os
image_dir = '/content/autonomous_driving/data/images/Images'
label_dir = '/content/autonomous_driving/data/labels/yolo_labels'
# List all images and labels
images = sorted([f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith('.jpg')])
labels = sorted([f for f in os.listdir(label_dir) if f.endswith('.txt')])
print(f"Images found: {len(images)}")
print(f"Label files found: {len(labels)}")
# Check image-label pairing
missing_labels = [img for img in images if img.replace('.jpg', '.txt') not in labels]
missing_images = [lbl for lbl in labels if lbl.replace('.txt', '.jpg') not in images]
print(f"Images without label file: {missing_labels[:10]} (total: {len(missing_labels)})")
print(f"Labels without image file: {missing_images[:10]} (total: {len(missing_images)})")
# Check for empty label files
empty_labels = [lbl for lbl in labels if os.path.getsize(os.path.join(label_dir, lbl)) == 0]
print(f"Empty label files: {empty_labels[:10]} (total: {len(empty_labels)})")
Images found: 5626 Label files found: 5626 Images without label file: [] (total: 0) Labels without image file: [] (total: 0) Empty label files: [] (total: 0)
#split: Train: 70%, Validation: 20%, Test: 10%
import os
import random
import shutil
from tqdm import tqdm
# Set random seed for reproducibility
random.seed(42)
# Source paths
image_dir = '/content/autonomous_driving/data/images/Images'
label_dir = '/content/autonomous_driving/data/labels/yolo_labels'
# Output base paths
output_base = '/content/autonomous_driving/data'
splits = ['train', 'val', 'test']
split_ratio = [0.7, 0.2, 0.1] # 70% train, 20% val, 10% test
# Get all image files (with labels already verified)
all_images = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith('.jpg')]
random.shuffle(all_images)
n_total = len(all_images)
n_train = int(n_total * split_ratio[0])
n_val = int(n_total * split_ratio[1])
train_files = all_images[:n_train]
val_files = all_images[n_train:n_train + n_val]
test_files = all_images[n_train + n_val:]
split_files = {
'train': train_files,
'val': val_files,
'test': test_files
}
# Ensure output folders exist
for split in splits:
os.makedirs(f"{output_base}/images/{split}", exist_ok=True)
os.makedirs(f"{output_base}/labels/{split}", exist_ok=True)
# Copy images and labels
for split in splits:
print(f"Copying {split} set...")
for img_file in tqdm(split_files[split]):
# Copy image
src_img = os.path.join(image_dir, img_file)
dst_img = os.path.join(output_base, 'images', split, img_file)
shutil.copy2(src_img, dst_img)
# Copy label
label_file = img_file.replace('.jpg', '.txt')
src_lbl = os.path.join(label_dir, label_file)
dst_lbl = os.path.join(output_base, 'labels', split, label_file)
shutil.copy2(src_lbl, dst_lbl)
print("Dataset split and file movement completed.")
Copying train set...
100%|██████████| 3938/3938 [00:00<00:00, 4272.72it/s]
Copying val set...
100%|██████████| 1125/1125 [00:00<00:00, 3943.23it/s]
Copying test set...
100%|██████████| 563/563 [00:00<00:00, 4300.62it/s]
Dataset split and file movement completed.
#Install YOLOv5 in Colab
# Clone the YOLOv5 repository and install dependencies
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
%cd yolov5
!pip install -r requirements.txt
Cloning into 'yolov5'... remote: Enumerating objects: 17521, done. remote: Counting objects: 100% (24/24), done. remote: Compressing objects: 100% (24/24), done. remote: Total 17521 (delta 9), reused 0 (delta 0), pack-reused 17497 (from 4) Receiving objects: 100% (17521/17521), 16.62 MiB | 13.22 MiB/s, done. Resolving deltas: 100% (12005/12005), done. /content/yolov5 Requirement already satisfied: gitpython>=3.1.30 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 5)) (3.1.45) Requirement already satisfied: matplotlib>=3.3 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 6)) (3.10.0) Requirement already satisfied: numpy>=1.23.5 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 7)) (2.0.2) Requirement already satisfied: opencv-python>=4.1.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 8)) (4.12.0.88) Requirement already satisfied: pillow>=10.3.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 9)) (11.3.0) Requirement already satisfied: psutil in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 10)) (5.9.5) Requirement already satisfied: PyYAML>=5.3.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 11)) (6.0.2) Requirement already satisfied: requests>=2.32.2 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 12)) (2.32.3) Requirement already satisfied: scipy>=1.4.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 13)) (1.16.0) Collecting thop>=0.1.1 (from -r requirements.txt (line 14)) Downloading thop-0.1.1.post2209072238-py3-none-any.whl.metadata (2.7 kB) Requirement already satisfied: torch>=1.8.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 15)) (2.6.0+cu124) Requirement already satisfied: torchvision>=0.9.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 16)) (0.21.0+cu124) Requirement already satisfied: tqdm>=4.66.3 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 17)) (4.67.1) Collecting ultralytics>=8.2.64 (from -r requirements.txt (line 18)) Downloading ultralytics-8.3.174-py3-none-any.whl.metadata (37 kB) Requirement already satisfied: pandas>=1.1.4 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 27)) (2.2.2) Requirement already satisfied: seaborn>=0.11.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 28)) (0.13.2) Requirement already satisfied: setuptools>=70.0.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 42)) (75.2.0) Requirement already satisfied: gitdb<5,>=4.0.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from gitpython>=3.1.30->-r requirements.txt (line 5)) (4.0.12) Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (1.3.2) Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (0.12.1) Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (4.59.0) Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.3.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (1.4.8) Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (25.0) Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (3.2.3) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (2.9.0.post0) Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from requests>=2.32.2->-r requirements.txt (line 12)) (3.4.2) Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from requests>=2.32.2->-r requirements.txt (line 12)) (3.10) Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from requests>=2.32.2->-r requirements.txt (line 12)) (2.5.0) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from requests>=2.32.2->-r requirements.txt (line 12)) (2025.7.14) Requirement already satisfied: filelock in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (3.18.0) Requirement already satisfied: typing-extensions>=4.10.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (4.14.1) Requirement already satisfied: networkx in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (3.5) Requirement already satisfied: jinja2 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (3.1.6) Requirement already satisfied: fsspec in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (2025.3.0) Collecting nvidia-cuda-nvrtc-cu12==12.4.127 (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) Downloading nvidia_cuda_nvrtc_cu12-12.4.127-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl.metadata (1.5 kB) Collecting nvidia-cuda-runtime-cu12==12.4.127 (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) Downloading nvidia_cuda_runtime_cu12-12.4.127-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl.metadata (1.5 kB) Collecting nvidia-cuda-cupti-cu12==12.4.127 (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) Downloading nvidia_cuda_cupti_cu12-12.4.127-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl.metadata (1.6 kB) Collecting nvidia-cudnn-cu12==9.1.0.70 (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) Downloading nvidia_cudnn_cu12-9.1.0.70-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl.metadata (1.6 kB) Collecting nvidia-cublas-cu12==12.4.5.8 (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) Downloading nvidia_cublas_cu12-12.4.5.8-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl.metadata (1.5 kB) Collecting nvidia-cufft-cu12==11.2.1.3 (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) Downloading nvidia_cufft_cu12-11.2.1.3-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl.metadata (1.5 kB) Collecting nvidia-curand-cu12==10.3.5.147 (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) Downloading nvidia_curand_cu12-10.3.5.147-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl.metadata (1.5 kB) Collecting nvidia-cusolver-cu12==11.6.1.9 (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) Downloading nvidia_cusolver_cu12-11.6.1.9-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl.metadata (1.6 kB) Collecting nvidia-cusparse-cu12==12.3.1.170 (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) Downloading nvidia_cusparse_cu12-12.3.1.170-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl.metadata (1.6 kB) Requirement already satisfied: nvidia-cusparselt-cu12==0.6.2 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (0.6.2) Requirement already satisfied: nvidia-nccl-cu12==2.21.5 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (2.21.5) Requirement already satisfied: nvidia-nvtx-cu12==12.4.127 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (12.4.127) Collecting nvidia-nvjitlink-cu12==12.4.127 (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) Downloading nvidia_nvjitlink_cu12-12.4.127-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl.metadata (1.5 kB) Requirement already satisfied: triton==3.2.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (3.2.0) Requirement already satisfied: sympy==1.13.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (1.13.1) Requirement already satisfied: mpmath<1.4,>=1.1.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from sympy==1.13.1->torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (1.3.0) Requirement already satisfied: py-cpuinfo in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from ultralytics>=8.2.64->-r requirements.txt (line 18)) (9.0.0) Collecting ultralytics-thop>=2.0.0 (from ultralytics>=8.2.64->-r requirements.txt (line 18)) Downloading ultralytics_thop-2.0.15-py3-none-any.whl.metadata (14 kB) Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from pandas>=1.1.4->-r requirements.txt (line 27)) (2025.2) Requirement already satisfied: tzdata>=2022.7 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from pandas>=1.1.4->-r requirements.txt (line 27)) (2025.2) Requirement already satisfied: smmap<6,>=3.0.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from gitdb<5,>=4.0.1->gitpython>=3.1.30->-r requirements.txt (line 5)) (5.0.2) Requirement already satisfied: six>=1.5 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (1.17.0) Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from jinja2->torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (3.0.2) Downloading thop-0.1.1.post2209072238-py3-none-any.whl (15 kB) Downloading nvidia_cublas_cu12-12.4.5.8-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl (363.4 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 363.4/363.4 MB 3.5 MB/s eta 0:00:00 Downloading nvidia_cuda_cupti_cu12-12.4.127-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl (13.8 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13.8/13.8 MB 53.4 MB/s eta 0:00:00 Downloading nvidia_cuda_nvrtc_cu12-12.4.127-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl (24.6 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 24.6/24.6 MB 36.3 MB/s eta 0:00:00 Downloading nvidia_cuda_runtime_cu12-12.4.127-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl (883 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 883.7/883.7 kB 53.5 MB/s eta 0:00:00 Downloading nvidia_cudnn_cu12-9.1.0.70-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl (664.8 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 664.8/664.8 MB 2.0 MB/s eta 0:00:00 Downloading nvidia_cufft_cu12-11.2.1.3-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl (211.5 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 211.5/211.5 MB 6.1 MB/s eta 0:00:00 Downloading nvidia_curand_cu12-10.3.5.147-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl (56.3 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 56.3/56.3 MB 17.5 MB/s eta 0:00:00 Downloading nvidia_cusolver_cu12-11.6.1.9-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl (127.9 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 127.9/127.9 MB 7.6 MB/s eta 0:00:00 Downloading nvidia_cusparse_cu12-12.3.1.170-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl (207.5 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 207.5/207.5 MB 6.3 MB/s eta 0:00:00 Downloading nvidia_nvjitlink_cu12-12.4.127-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl (21.1 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 21.1/21.1 MB 96.8 MB/s eta 0:00:00 Downloading ultralytics-8.3.174-py3-none-any.whl (1.0 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.0/1.0 MB 70.4 MB/s eta 0:00:00 Downloading ultralytics_thop-2.0.15-py3-none-any.whl (28 kB) Installing collected packages: nvidia-nvjitlink-cu12, nvidia-curand-cu12, nvidia-cufft-cu12, nvidia-cuda-runtime-cu12, nvidia-cuda-nvrtc-cu12, nvidia-cuda-cupti-cu12, nvidia-cublas-cu12, nvidia-cusparse-cu12, nvidia-cudnn-cu12, nvidia-cusolver-cu12, ultralytics-thop, thop, ultralytics Attempting uninstall: nvidia-nvjitlink-cu12 Found existing installation: nvidia-nvjitlink-cu12 12.5.82 Uninstalling nvidia-nvjitlink-cu12-12.5.82: Successfully uninstalled nvidia-nvjitlink-cu12-12.5.82 Attempting uninstall: nvidia-curand-cu12 Found existing installation: nvidia-curand-cu12 10.3.6.82 Uninstalling nvidia-curand-cu12-10.3.6.82: Successfully uninstalled nvidia-curand-cu12-10.3.6.82 Attempting uninstall: nvidia-cufft-cu12 Found existing installation: nvidia-cufft-cu12 11.2.3.61 Uninstalling nvidia-cufft-cu12-11.2.3.61: Successfully uninstalled nvidia-cufft-cu12-11.2.3.61 Attempting uninstall: nvidia-cuda-runtime-cu12 Found existing installation: nvidia-cuda-runtime-cu12 12.5.82 Uninstalling nvidia-cuda-runtime-cu12-12.5.82: Successfully uninstalled nvidia-cuda-runtime-cu12-12.5.82 Attempting uninstall: nvidia-cuda-nvrtc-cu12 Found existing installation: nvidia-cuda-nvrtc-cu12 12.5.82 Uninstalling nvidia-cuda-nvrtc-cu12-12.5.82: Successfully uninstalled nvidia-cuda-nvrtc-cu12-12.5.82 Attempting uninstall: nvidia-cuda-cupti-cu12 Found existing installation: nvidia-cuda-cupti-cu12 12.5.82 Uninstalling nvidia-cuda-cupti-cu12-12.5.82: Successfully uninstalled nvidia-cuda-cupti-cu12-12.5.82 Attempting uninstall: nvidia-cublas-cu12 Found existing installation: nvidia-cublas-cu12 12.5.3.2 Uninstalling nvidia-cublas-cu12-12.5.3.2: Successfully uninstalled nvidia-cublas-cu12-12.5.3.2 Attempting uninstall: nvidia-cusparse-cu12 Found existing installation: nvidia-cusparse-cu12 12.5.1.3 Uninstalling nvidia-cusparse-cu12-12.5.1.3: Successfully uninstalled nvidia-cusparse-cu12-12.5.1.3 Attempting uninstall: nvidia-cudnn-cu12 Found existing installation: nvidia-cudnn-cu12 9.3.0.75 Uninstalling nvidia-cudnn-cu12-9.3.0.75: Successfully uninstalled nvidia-cudnn-cu12-9.3.0.75 Attempting uninstall: nvidia-cusolver-cu12 Found existing installation: nvidia-cusolver-cu12 11.6.3.83 Uninstalling nvidia-cusolver-cu12-11.6.3.83: Successfully uninstalled nvidia-cusolver-cu12-11.6.3.83 Successfully installed nvidia-cublas-cu12-12.4.5.8 nvidia-cuda-cupti-cu12-12.4.127 nvidia-cuda-nvrtc-cu12-12.4.127 nvidia-cuda-runtime-cu12-12.4.127 nvidia-cudnn-cu12-9.1.0.70 nvidia-cufft-cu12-11.2.1.3 nvidia-curand-cu12-10.3.5.147 nvidia-cusolver-cu12-11.6.1.9 nvidia-cusparse-cu12-12.3.1.170 nvidia-nvjitlink-cu12-12.4.127 thop-0.1.1.post2209072238 ultralytics-8.3.174 ultralytics-thop-2.0.15
#2. Prepare the YOLOv5 Dataset YAML
data_yaml = """
train: /content/autonomous_driving/data/images/train
val: /content/autonomous_driving/data/images/val
nc: 11
names: ['articulated_truck', 'bicycle', 'bus', 'car', 'motorcycle', 'motorized_vehicle', 'non-motorized_vehicle', 'pedestrian', 'pickup_truck', 'single_unit_truck', 'work_van']
"""
with open('/content/yolov5/vehicle_data.yaml', 'w') as f:
f.write(data_yaml)
print("vehicle_data.yaml created!")
vehicle_data.yaml created!
#3. Train YOLOv5s (small model) for best speed on Colab
import torch
# Make sure the repo is cloned and requirements installed
# If not already done, uncomment and run:
# !git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
# %cd yolov5
# !pip install -r requirements.txt
# Train the model (yolov5s is the small model, fastest for Colab)
from yolov5 import train
train.run(
data='/content/yolov5/vehicle_data.yaml',
imgsz=640,
batch=16,
epochs=30,
weights='yolov5s.pt',
name='vehicle_yolov5s'
)
Streaming output truncated to the last 5000 lines. 20/29 3.99G 0.02607 0.01923 0.01126 88 640: 2%|▏ | 5/247 [00:01<01:22, 2.92it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.02555 0.01851 0.01093 83 640: 2%|▏ | 6/247 [00:01<01:18, 3.06it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.02687 0.01853 0.01138 85 640: 3%|▎ | 7/247 [00:02<01:35, 2.52it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.02711 0.01922 0.01132 107 640: 3%|▎ | 8/247 [00:03<02:04, 1.92it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.0269 0.019 0.01133 90 640: 4%|▎ | 9/247 [00:03<01:52, 2.12it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.02677 0.0189 0.0116 85 640: 4%|▍ | 10/247 [00:04<02:01, 1.95it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.02654 0.01866 0.01177 68 640: 4%|▍ | 11/247 [00:04<02:07, 1.86it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.02658 0.01868 0.01177 86 640: 5%|▍ | 12/247 [00:05<02:24, 1.62it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.02684 0.01878 0.01168 100 640: 5%|▌ | 13/247 [00:06<02:15, 1.73it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.0265 0.01862 0.01181 82 640: 6%|▌ | 14/247 [00:06<02:13, 1.75it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.02678 0.01918 0.012 143 640: 6%|▌ | 15/247 [00:07<02:12, 1.75it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.02664 0.01927 0.01187 98 640: 6%|▋ | 16/247 [00:07<02:04, 1.85it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.02693 0.01948 0.01206 105 640: 7%|▋ | 17/247 [00:08<01:49, 2.10it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.0269 0.01964 0.01199 113 640: 7%|▋ | 18/247 [00:08<01:56, 1.96it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 20/29 3.99G 0.027 0.01958 0.01211 91 640: 8%|▊ | 19/247 [00:08<01:46, 2.13it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. 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Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02347 0.01731 0.008348 92 640: 89%|████████▉ | 221/247 [01:46<00:11, 2.22it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02347 0.0173 0.008349 87 640: 90%|████████▉ | 222/247 [01:47<00:10, 2.41it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02347 0.01733 0.008344 112 640: 90%|█████████ | 223/247 [01:47<00:11, 2.12it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. 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Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02352 0.01734 0.008392 65 640: 96%|█████████▌| 236/247 [01:54<00:05, 2.14it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02353 0.01734 0.008391 87 640: 96%|█████████▌| 237/247 [01:55<00:04, 2.05it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02352 0.01734 0.008401 76 640: 96%|█████████▋| 238/247 [01:55<00:03, 2.29it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02353 0.01735 0.008393 98 640: 97%|█████████▋| 239/247 [01:56<00:04, 1.97it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02353 0.01737 0.008394 112 640: 97%|█████████▋| 240/247 [01:56<00:03, 1.99it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02353 0.01739 0.008387 102 640: 98%|█████████▊| 241/247 [01:57<00:03, 1.84it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02353 0.01739 0.008395 100 640: 98%|█████████▊| 242/247 [01:57<00:02, 1.92it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02353 0.01738 0.008396 91 640: 98%|█████████▊| 243/247 [01:57<00:01, 2.19it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02353 0.0174 0.008395 101 640: 99%|█████████▉| 244/247 [01:58<00:01, 1.97it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02353 0.01739 0.008403 89 640: 99%|█████████▉| 245/247 [01:58<00:00, 2.21it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02352 0.01739 0.008401 83 640: 100%|█████████▉| 246/247 [01:59<00:00, 2.15it/s]/content/yolov5/train.py:414: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp): 29/29 3.99G 0.02353 0.01751 0.00839 24 640: 100%|██████████| 247/247 [01:59<00:00, 2.06it/s] Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95: 100%|██████████| 36/36 [00:18<00:00, 1.90it/s] all 1125 3553 0.74 0.604 0.653 0.459 30 epochs completed in 1.104 hours. Optimizer stripped from runs/train/vehicle_yolov5s/weights/last.pt, 14.4MB Optimizer stripped from runs/train/vehicle_yolov5s/weights/best.pt, 14.4MB Validating runs/train/vehicle_yolov5s/weights/best.pt... Fusing layers... Model summary: 157 layers, 7039792 parameters, 0 gradients, 15.8 GFLOPs Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95: 100%|██████████| 36/36 [00:18<00:00, 1.90it/s] all 1125 3553 0.74 0.604 0.654 0.459 articulated_truck 1125 87 0.676 0.744 0.799 0.608 bicycle 1125 16 0.618 0.875 0.882 0.484 bus 1125 111 0.908 0.888 0.923 0.77 car 1125 2378 0.854 0.876 0.918 0.662 motorcycle 1125 17 0.764 0.529 0.555 0.331 motorized_vehicle 1125 270 0.563 0.278 0.373 0.202 non-motorized_vehicle 1125 29 1 0 0.0629 0.0386 pedestrian 1125 69 0.746 0.554 0.647 0.342 pickup_truck 1125 436 0.834 0.775 0.859 0.688 single_unit_truck 1125 51 0.531 0.529 0.53 0.41 work_van 1125 89 0.647 0.596 0.64 0.509 Results saved to runs/train/vehicle_yolov5s
Namespace(weights='yolov5s.pt', cfg='', data='/content/yolov5/vehicle_data.yaml', hyp={'lr0': 0.01, 'lrf': 0.01, 'momentum': 0.937, 'weight_decay': 0.0005, 'warmup_epochs': 3.0, 'warmup_momentum': 0.8, 'warmup_bias_lr': 0.1, 'box': 0.05, 'cls': 0.5, 'cls_pw': 1.0, 'obj': 1.0, 'obj_pw': 1.0, 'iou_t': 0.2, 'anchor_t': 4.0, 'fl_gamma': 0.0, 'hsv_h': 0.015, 'hsv_s': 0.7, 'hsv_v': 0.4, 'degrees': 0.0, 'translate': 0.1, 'scale': 0.5, 'shear': 0.0, 'perspective': 0.0, 'flipud': 0.0, 'fliplr': 0.5, 'mosaic': 1.0, 'mixup': 0.0, 'copy_paste': 0.0}, epochs=30, batch_size=16, imgsz=640, rect=False, resume=False, nosave=False, noval=False, noautoanchor=False, noplots=False, evolve=None, evolve_population=PosixPath('data/hyps'), resume_evolve=None, bucket='', cache=None, image_weights=False, device='', multi_scale=False, single_cls=False, optimizer='SGD', sync_bn=False, workers=8, project='runs/train', name='vehicle_yolov5s', exist_ok=False, quad=False, cos_lr=False, label_smoothing=0.0, patience=100, freeze=[0], save_period=-1, seed=0, local_rank=-1, entity=None, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, artifact_alias='latest', ndjson_console=False, ndjson_file=False, batch=16, save_dir='runs/train/vehicle_yolov5s')
# After Training: Save the Model to Google Drive
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
# Path to best weights (automatically saved by YOLOv5)
best_weights_path = '/content/yolov5/runs/train/vehicle_yolov5s/weights/best.pt'
drive_path = '/content/drive/MyDrive/docs/AI/simplilearn/Capstone/Datasets1/Autonomous_Driving/best_vehicle_yolov5s.pt'
# Copy to Google Drive
import shutil
shutil.copy(best_weights_path, drive_path)
print("Model weights copied to Google Drive at:", drive_path)
Mounted at /content/drive Model weights copied to Google Drive at: /content/drive/MyDrive/docs/AI/simplilearn/Capstone/Datasets1/Autonomous_Driving/best_vehicle_yolov5s.pt
#To Load and Use Later for Inference (Python API)
import torch
# Mount Google Drive (if not already mounted)
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
# Load model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='/content/drive/MyDrive/docs/AI/simplilearn/Capstone/Datasets1/Autonomous_Driving/best_vehicle_yolov5s.pt', source='local')
# Inference example
results = model('/content/autonomous_driving/data/images/test/00000123.jpg') # change to your test image path
results.show() # Display annotated image
import os
runs_dir = '/content/yolov5/runs/train'
runs = os.listdir(runs_dir)
print("Available runs:", runs)
Available runs: ['vehicle_yolov5s']
import os
output_dir = '/content/yolov5/runs/train/vehicle_yolov5s'
print("Files in output folder:", os.listdir(output_dir))
Files in output folder: ['val_batch1_labels.jpg', 'opt.yaml', 'labels_correlogram.jpg', 'train_batch0.jpg', 'weights', 'P_curve.png', 'F1_curve.png', 'val_batch1_pred.jpg', 'val_batch2_pred.jpg', 'confusion_matrix.png', 'train_batch2.jpg', 'PR_curve.png', 'train_batch1.jpg', 'results.png', 'results.csv', 'val_batch2_labels.jpg', 'val_batch0_labels.jpg', 'hyp.yaml', 'labels.jpg', 'events.out.tfevents.1754458059.03cfa15ca04e.1275.0', 'R_curve.png', 'val_batch0_pred.jpg']
#1. Visualize Training/Validation Metrics
from IPython.display import Image as IPyImage, display
results_img_path = '/content/yolov5/runs/train/vehicle_yolov5s/results.png'
display(IPyImage(filename=results_img_path))
# 2. Read and Display results.csv (Metrics Per Epoch)
import pandas as pd
results_csv = '/content/yolov5/runs/train/vehicle_yolov5s/results.csv'
df = pd.read_csv(results_csv)
print(df.tail()) # Show last few epochs (final metrics)
epoch train/box_loss train/obj_loss \
25 25 0.024434 0.017796
26 26 0.024134 0.017797
27 27 0.024034 0.017762
28 28 0.023667 0.017542
29 29 0.023525 0.017510
train/cls_loss metrics/precision ... val/obj_loss \
25 0.009848 0.81084 ... 0.015168
26 0.009446 0.78395 ... 0.015100
27 0.008691 0.74985 ... 0.015170
28 0.008738 0.73207 ... 0.015024
29 0.008390 0.74006 ... 0.014885
val/cls_loss x/lr0 x/lr1 x/lr2
25 0.015606 0.00208 0.00208 0.00208
26 0.015650 0.00175 0.00175 0.00175
27 0.016192 0.00142 0.00142 0.00142
28 0.015867 0.00109 0.00109 0.00109
29 0.015383 0.00076 0.00076 0.00076
[5 rows x 14 columns]
import pandas as pd
results_csv = '/content/yolov5/runs/train/vehicle_yolov5s/results.csv'
df = pd.read_csv(results_csv)
# Show all columns and the last 5 epochs
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df.tail())
epoch train/box_loss train/obj_loss \
25 25 0.024434 0.017796
26 26 0.024134 0.017797
27 27 0.024034 0.017762
28 28 0.023667 0.017542
29 29 0.023525 0.017510
train/cls_loss metrics/precision metrics/recall \
25 0.009848 0.81084 0.55976
26 0.009446 0.78395 0.57361
27 0.008691 0.74985 0.58996
28 0.008738 0.73207 0.59630
29 0.008390 0.74006 0.60396
metrics/mAP_0.5 metrics/mAP_0.5:0.95 val/box_loss \
25 0.64347 0.44244 0.025493
26 0.64531 0.44178 0.025253
27 0.64972 0.45663 0.025246
28 0.64623 0.44997 0.025105
29 0.65321 0.45887 0.024987
val/obj_loss val/cls_loss x/lr0 \
25 0.015168 0.015606 0.00208
26 0.015100 0.015650 0.00175
27 0.015170 0.016192 0.00142
28 0.015024 0.015867 0.00109
29 0.014885 0.015383 0.00076
x/lr1 x/lr2
25 0.00208 0.00208
26 0.00175 0.00175
27 0.00142 0.00142
28 0.00109 0.00109
29 0.00076 0.00076
| Metric | Value | What It Means |
|---|---|---|
| Precision | 0.74 | Of all predicted objects, 74% were correct. |
| Recall | 0.60 | Model finds 60% of all true objects. |
| mAP\@0.5 | 0.65 | Average precision at IoU 0.5. (Good: >0.5, Very good: >0.7) |
| mAP\@0.5:0.95 | 0.46 | Stricter, averages over IoU thresholds. |
# Remove any old folder (just in case)
#!rm -rf /content/yolov5
#!mkdir -p /content/yolov5
# Clone YOLOv5 repository
#!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git /content/yolov5
# Change to YOLOv5 directory
%cd /content/yolov5
# Install requirements (only needs to be done once per session)
!pip install -r requirements.txt
/content/yolov5 Requirement already satisfied: gitpython>=3.1.30 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 5)) (3.1.45) Requirement already satisfied: matplotlib>=3.3 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 6)) (3.10.0) Requirement already satisfied: numpy>=1.23.5 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 7)) (2.0.2) Requirement already satisfied: opencv-python>=4.1.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 8)) (4.12.0.88) Requirement already satisfied: pillow>=10.3.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 9)) (11.3.0) Requirement already satisfied: psutil in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 10)) (5.9.5) Requirement already satisfied: PyYAML>=5.3.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 11)) (6.0.2) Requirement already satisfied: requests>=2.32.2 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 12)) (2.32.3) Requirement already satisfied: scipy>=1.4.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 13)) (1.16.0) Requirement already satisfied: thop>=0.1.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 14)) (0.1.1.post2209072238) Requirement already satisfied: torch>=1.8.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 15)) (2.6.0+cu124) Requirement already satisfied: torchvision>=0.9.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 16)) (0.21.0+cu124) Requirement already satisfied: tqdm>=4.66.3 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 17)) (4.67.1) Requirement already satisfied: ultralytics>=8.2.64 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 18)) (8.3.174) Requirement already satisfied: pandas>=1.1.4 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 27)) (2.2.2) Requirement already satisfied: seaborn>=0.11.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 28)) (0.13.2) Requirement already satisfied: setuptools>=70.0.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from -r requirements.txt (line 42)) (75.2.0) Requirement already satisfied: gitdb<5,>=4.0.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from gitpython>=3.1.30->-r requirements.txt (line 5)) (4.0.12) Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (1.3.2) Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (0.12.1) Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (4.59.0) Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.3.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (1.4.8) Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (25.0) Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (3.2.3) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (2.9.0.post0) Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from requests>=2.32.2->-r requirements.txt (line 12)) (3.4.2) Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from requests>=2.32.2->-r requirements.txt (line 12)) (3.10) Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from requests>=2.32.2->-r requirements.txt (line 12)) (2.5.0) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from requests>=2.32.2->-r requirements.txt (line 12)) (2025.7.14) Requirement already satisfied: filelock in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (3.18.0) Requirement already satisfied: typing-extensions>=4.10.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (4.14.1) Requirement already satisfied: networkx in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (3.5) Requirement already satisfied: jinja2 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (3.1.6) Requirement already satisfied: fsspec in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (2025.3.0) Requirement already satisfied: nvidia-cuda-nvrtc-cu12==12.4.127 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (12.4.127) Requirement already satisfied: nvidia-cuda-runtime-cu12==12.4.127 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (12.4.127) Requirement already satisfied: nvidia-cuda-cupti-cu12==12.4.127 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (12.4.127) Requirement already satisfied: nvidia-cudnn-cu12==9.1.0.70 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (9.1.0.70) Requirement already satisfied: nvidia-cublas-cu12==12.4.5.8 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (12.4.5.8) Requirement already satisfied: nvidia-cufft-cu12==11.2.1.3 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (11.2.1.3) Requirement already satisfied: nvidia-curand-cu12==10.3.5.147 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (10.3.5.147) Requirement already satisfied: nvidia-cusolver-cu12==11.6.1.9 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (11.6.1.9) Requirement already satisfied: nvidia-cusparse-cu12==12.3.1.170 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (12.3.1.170) Requirement already satisfied: nvidia-cusparselt-cu12==0.6.2 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (0.6.2) Requirement already satisfied: nvidia-nccl-cu12==2.21.5 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (2.21.5) Requirement already satisfied: nvidia-nvtx-cu12==12.4.127 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (12.4.127) Requirement already satisfied: nvidia-nvjitlink-cu12==12.4.127 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (12.4.127) Requirement already satisfied: triton==3.2.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (3.2.0) Requirement already satisfied: sympy==1.13.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (1.13.1) Requirement already satisfied: mpmath<1.4,>=1.1.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from sympy==1.13.1->torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (1.3.0) Requirement already satisfied: py-cpuinfo in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from ultralytics>=8.2.64->-r requirements.txt (line 18)) (9.0.0) Requirement already satisfied: ultralytics-thop>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from ultralytics>=8.2.64->-r requirements.txt (line 18)) (2.0.15) Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from pandas>=1.1.4->-r requirements.txt (line 27)) (2025.2) Requirement already satisfied: tzdata>=2022.7 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from pandas>=1.1.4->-r requirements.txt (line 27)) (2025.2) Requirement already satisfied: smmap<6,>=3.0.1 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from gitdb<5,>=4.0.1->gitpython>=3.1.30->-r requirements.txt (line 5)) (5.0.2) Requirement already satisfied: six>=1.5 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib>=3.3->-r requirements.txt (line 6)) (1.17.0) Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in /usr/local/lib/python3.11/dist-packages (from jinja2->torch>=1.8.0->-r requirements.txt (line 15)) (3.0.2)
# 2. Load your trained model
import torch
weights_path = '/content/yolov5/best_vehicle_yolov5s.pt' # update path if needed
model = torch.hub.load('.', 'custom', path=weights_path, source='local') # Load from current folder
# 3. Predict & visualize on random test images
import os, random
test_dir = '/content/autonomous_driving/data/images/test'
test_images = [os.path.join(test_dir, f) for f in os.listdir(test_dir) if f.endswith('.jpg')]
# Select 5 random images for demonstration
sample_imgs = random.sample(test_images, 20)
# Run prediction and show results in Colab
for img_path in sample_imgs:
results = model(img_path)
results.show() # display result in output cell
# Optionally save images with boxes:
results.save(save_dir='/content/yolov5/inference_results/')
print("Done! Check '/content/yolov5/inference_results/' for saved output images.")
YOLOv5 🚀 v7.0-423-g567c6646 Python-3.11.13 torch-2.6.0+cu124 CUDA:0 (Tesla T4, 15095MiB)
Fusing layers...
Model summary: 157 layers, 7039792 parameters, 0 gradients, 15.8 GFLOPs
Adding AutoShape...
/content/yolov5/models/common.py:906: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead.
with amp.autocast(autocast):
Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results6
/content/yolov5/models/common.py:906: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead.
with amp.autocast(autocast):
Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results7
/content/yolov5/models/common.py:906: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead.
with amp.autocast(autocast):
Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results8
/content/yolov5/models/common.py:906: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead.
with amp.autocast(autocast):
Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results9
/content/yolov5/models/common.py:906: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead.
with amp.autocast(autocast):
Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results10
/content/yolov5/models/common.py:906: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead.
with amp.autocast(autocast):
Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results11
/content/yolov5/models/common.py:906: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead.
with amp.autocast(autocast):
Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results12
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Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results13
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Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results14
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Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results15
/content/yolov5/models/common.py:906: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead.
with amp.autocast(autocast):
Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results16
/content/yolov5/models/common.py:906: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead.
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Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results17
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with amp.autocast(autocast):
Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results19
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Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results22
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with amp.autocast(autocast):
Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results24
/content/yolov5/models/common.py:906: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead.
with amp.autocast(autocast):
Saved 1 image to /content/yolov5/inference_results25
Done! Check '/content/yolov5/inference_results/' for saved output images.
import shutil
from google.colab import files
# 1. Path to your YOLOv5 training run results (update if your folder name is different)
results_dir = '/content/yolov5'
# 2. Zip the entire folder
shutil.make_archive('/content/vehicle_yolov5s_results', 'zip', results_dir)
# 3. Download the zipped folder
files.download('/content/vehicle_yolov5s_results.zip')